2025년 제11호-[미국] 성인용 영화 제작사, 메타 상대로 AI 학습데이터 관련 저작권 침해 소송 제기(이철남)

저작권 동향

2025년 제11호

미국

• 2025년 제11호-[미국] 성인용 영화 제작사, 메타 상대로 AI 학습데이터 관련 저작권 침해 소송 제기(이철남)

1. 개요

• 2025년 7월 23일, 성인용 영화 제작사인 스트라이크 3 홀딩스(Strike 3 Holdings, LLC)와 카운터라이프 미디어(Counterlife Media, LLC)는 메타 플랫폼(Meta Platforms, Inc.)을 상대로 캘리포니아 북부 연방지방법원에 저작권 침해 소송을 제기했다. 원고는 메타가 2018년부터 2,396편에 달하는 자신들의 영화 작품을 비트토렌트(BitTorrent) 프로토콜을 통해 지속적이고 대규모로 불법 복제 및 배포했다고 주장한다. 원고에 의하면, 메타는 '무비젠(MovieGen)', '라마(LLaMA)' 등 자사의 다양한 AI 모델 훈련에 필요한 비디오 콘텐츠를 확보할 목적으로 원고의 작품을 불법으로 다운로드했다는 것이다. 또한 원고는 메타가 비트토렌트의 'tit-for-tat' 메커니즘을 악용하여, 인기가 많은 원고의 작품을 의도적으로 배포(시딩)했고, 이를 통해 다른 방대한 양의 콘텐츠를 더 빠른 속도로 다운로드할 수 있는 이점을 얻었다고 주장한다.

2. AI 산출물 및 모델의 소유자

• 1) 원고의 주장
  원고는 메타의 행위가 AI 모델 훈련이라는 목적을 정당화할 수 없는 명백한 불법 행위임을 강조한다. 메타가 AI 훈련에 사용한 원고의 작품들은 고해상도(4K UHD) 영상, 주류 미디어에서는 찾아보기 힘든 다양하고 자연스러운 인간의 신체와 상호작용, 그리고 편집되지 않은 긴 장면 등을 포함하고 있어 AI의 시각적 이해 능력을 훈련시키는 데 매우 독특하고 가치 있는 데이터를 제공한다. 월스트리트저널(WSJ)이 메타의 AI 챗봇이 사용자들과 성적인 대화를 쉽게 나눈다고 보도한 사실을 언급하며, 원고는 이러한 AI의 성향이 자신들의 작품과 같은 성인용 콘텐츠를 대규모로 학습한 결과일 수 있다고 시사한다.
  소장에 의하면, 메타의 행위는 단순히 AI 훈련 데이터를 수집하기 위한 다운로드에 그치지 않는다. 원고는 메타가 비트토렌트의 'tit-for-tat' 메커니즘을 상업적으로 악용했다고 주장한다. 이 메커니즘은 파일을 많이 공유(업로드 또는 시딩)하는 사용자에게 더 빠른 다운로드 속도를 보장해주는 방식으로 작동한다. 메타는 이 점을 이용하여, 대중적 인기가 높은 원고의 최신 작품들을 의도적으로, 그리고 장기간에 걸쳐 배포했다고 주장한다. 심지어 해당 영화의 전체 파일을 이미 확보한 후에도 며칠, 혹은 몇 주 동안 배포를 지속했는데, 이는 서버 및 대역폭 비용을 감수하면서까지 원고의 저작물을 다른 방대한 불법 콘텐츠를 더 빠르고 효율적으로 내려받기 위한 '화폐'나 '거래 수단'으로 사용했음을 의미한다.
• 2) 소송의 배경 및 증거 수집 방법
  소장에 의하면, 원고들은 다른 저작자들이 메타를 상대로 제기한 'Kadrey v. Meta Platforms, Inc.' 소송을 통해 메타의 불법 행위를 인지하게 된다. 해당 소송에서 메타의 직원들이 AI 모델 'LLaMA'를 훈련시키기 위해 비트토렌트(BitTorrent) 프로토콜을 사용하여 방대한 양의 불법 복제된 서적을 다운로드했다는 사실이 드러났다. 이 소식을 접한 원고들은 자체적으로 운영하는 저작권 침해 탐지 시스템을 통해 메타 소유로 확인된 47개의 IP 주소에서 자신들의 작품이 불법적으로 공유된 내역을 발견한다. 원고들은 IP 주소 정보 분석 서비스인 맥스마인드(Maxmind)를 통해 해당 IP들이 메타의 기업용 IP 주소임을 확인함으로써 침해의 주체를 명확히 특정한다.
  원고들은 자체 개발한 'VXN Scan'과 'Cross Reference Tool'이라는 두 가지 시스템을 통해 메타의 침해 행위를 체계적으로 추적하고 증거를 확보했다. 'VXN Scan'은 비트토렌트 네트워크상에서 특정 저작물(원고의 영화)을 공유하는 IP 주소에 직접 접속하여, 해당 파일의 조각을 다운로드함으로써 실제로 저작권이 침해되고 있음을 기술적으로 확인하고 패킷 캡처(PCAP) 파일 형태로 기록하는 시스템이다. 이 시스템은 콘텐츠를 업로드하는 기능 없이 오직 다운로드를 통한 검증만 수행한다. 반면 'Cross Reference Tool'은 분산 해시 테이블(DHT) 기술을 이용하여, 특정 저작물과 연결된 토렌트 파일의 공유에 참여하는 모든 IP 주소 목록을 수집한다. 이 두 시스템을 통해 원고들은 메타가 10만 건이 넘는 불법 배포 트랜잭션을 통해 자신들의 저작물 2,396편을 침해했음을 입증하는 디지털 포렌식 증거를 확보했다.
• 3) 피고의 답변
  메타는 언론과의 인터뷰에서 원고의 주장을 부인하며 "소장을 검토 중이지만, 스트라이크 3측의 주장이 정확하다고 생각하지 않는다"고 밝혔다. 2025. 8. 31. 현재까지 아직 답변서는 제출되지 않은 상황이다.

3. 결론 및 시사점

• 이번 소송은 AI 학습 데이터 수집 과정의 적법성이 저작권 분쟁의 핵심 쟁점이 될 수 있음을 명확히 보여준다. 과거에는 AI 모델이 저작물을 학습하여 생성한 결과물이 '변형적 사용(transformative use)'에 해당하는지 여부가 주로 논의되었지만, 이번 소송에서는 학습에 사용된 데이터 자체가 불법 복제된 자료였다는 점에 초점이 맞춰져 있다. 이는 아무리 결과물이 새롭더라도 그 재료가 불법적이었다면 법적 책임에서 자유로울 수 없다는 중요한 선례를 남길 수 있다. 따라서 저작권자는 불법 복제 네트워크를 통해 자신의 저작물이 무단으로 유포되고 있는지 적극적으로 감시하고, AI 기업의 데이터 소싱 방식을 문제 삼아 침해를 주장할 수 있는 새로운 전략적 접근이 필요하다.
  다른 한편으로, AI 기업들은 데이터 수집의 투명성 및 적법성 확보를 최우선 과제로 삼아야 한다. 합법적인 데이터 라이선싱 계약을 체결하거나 공정이용(fair use) 원칙에 부합하는 방식으로 데이터를 수집해야 한다. 특히, 이번 소송에서 메타가 사용했다고 알려진 'tit-for-tat' 메커니즘 악용 사례는, AI 기업의 데이터 수집 행위가 단순히 다운로드에 그치지 않고, 불법 복제 네트워크의 활성화에 기여했다는 비판을 받을 수 있다. 이러한 방식은 '공정이용' 항변을 무력화시킬 가능성이 높으므로, AI 모델 학습 데이터의 출처를 명확히 하고, 잠재적인 법적 분쟁을 피하기 위한 내부 데이터 수집 정책을 수립해야 한다. 이번 소송은 향후 AI 산업 전반의 데이터 수집 관행에 중대한 영향을 미칠 것이다.
  소송이 진행되는 과정에서 앤스로픽(Anthropci) 사례에서와 같은 합의 가능성도 있다. 최근 앤스로픽은 자사의 AI 모델 학습에 저작권이 있는 책을 무단으로 사용했다는 혐의로 작가 그룹이 제기한 집단 소송을 합의로 마무리했다. 앞서 연방 판사는 AI가 수많은 저작물을 학습하여 새로운 결과물을 만드는 과정 자체는 '변형적 사용(transformative)'에 해당하므로 '공정 이용(fair use)'으로 볼 수 있다고 판결했다. 하지만 앤스로픽이 불법 복제된 자료를 획득한 방식에 대해서는 작가들이 재판을 진행할 수 있도록 허용하면서, 앤스로픽이 상당한 금전적 처벌을 받을 수 있는 가능성을 열어두었다. AI 기업이 '공정 이용' 주장에서 일부 승소하더라도 학습 데이터의 출처(불법 복제 등)에 대한 법적 책임에서는 자유로울 수 없음을 보여주었다.

참고자료

• - Strike 3 Holdings, LLC v. Meta Platforms, Inc., 4:25-cv-06213
• - Andrea Bartz et al. v. Anthropic PBC., 3:24-cv-05417-WHA
• - Andrea Bartz et al. v. Anthropic PBC., 3:24-cv-05417-WHA, Order on Class Certification
• - https://www.antonelli-law.com/strike-3-holdings-sues-meta-what-the-meta-lawsuit-means-for-copyright-law-and-ai/
• - https://www.medianama.com/2025/07/223-strike-3-lawsuit-against-meta-ai-training-porn/